Visão geral

Neste laboratório, você vai usar a biblioteca de cliente Python da Vertex AI para treinar e fazer previsões em um modelo do AutoML baseado em um conjunto de dados tabular. Alternativamente, também é possível treinar e fazer previsões em modelos ao usar a ferramenta de linha de comando gcloud ou usar o Console do Cloud on-line.

Objetivos de aprendizado

• Criar um job de treinamento de modelo da Vertex AI.
• Treinar um modelo tabular do AutoML.
• Implantar o recurso modelo em um recurso de endpoint em veiculação.
• Fazer uma previsão ao enviar dados.
• Desfazer a implantação do recurso modelo.

Configuração

Para cada laboratório, você recebe um novo projeto do Google Cloud e um conjunto de recursos por um determinado período e sem custos financeiros.

1. Faça login no Qwiklabs em uma janela anônima.

2. Confira o tempo de acesso do laboratório (por exemplo, 1:15:00) e finalize todas as atividades nesse prazo.
   Não é possível pausar o laboratório. Você pode reiniciar o desafio, mas vai precisar refazer todas as etapas.

3. Quando tudo estiver pronto, clique em Começar o laboratório.

4. Anote as credenciais (Nome de usuário e Senha). É com elas que você vai fazer login no Console do Google Cloud.

5. Clique em Abrir Console do Google.

6. Clique em Usar outra conta, depois copie e cole as credenciais deste laboratório nos locais indicados.
   Se você usar outras credenciais, vai receber mensagens de erro ou cobranças.

7. Aceite os termos e pule a página de recursos de recuperação.

Tarefa 1: configure seu ambiente

Ativar a API Notebooks

1. No Console do Google Cloud, no Menu de navegação, clique em APIs e serviços > Biblioteca.

2. Pesquise por API Notebooks e pressione "Enter". Clique no resultado da API Notebooks.

3. O botão Ativar vai aparecer se a API não estiver ativada. Clique em Ativar.

Ativar a API Vertex AI

No Console do Google Cloud, abra o Menu de navegação, clique em Vertex AI > Painel e selecione Ativar API Vertex AI.

Tarefa 2: inicie uma instância dos Notebooks da Vertex AI

1. No menu de navegação do console do Google Cloud, clique em Vertex AI > Workbench.

2. Na página "Instâncias de notebook", selecione a visualização Notebooks gerenciados pelo usuário.

3. Clique em + Criar nova.

4. Na caixa de diálogo Criar instância, use o nome padrão ou insira um exclusivo para a instância de notebook da Vertex AI. Defina a região como e a zona como . Mantenha a opção padrão para o resto das configurações.

5. Clique em Criar.

6. Clique em Abrir o JupyterLab.

Tarefa 3: clone um repositório do curso na sua instância de Notebooks da Vertex AI

Para clonar o notebook training-data-analyst na instância do JupyterLab, siga estas etapas:

1. No JupyterLab, clique no ícone de Terminal para abrir um novo.

2. No prompt da linha de comando, execute o seguinte:

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

3. Para confirmar que você clonou o repositório, clique duas vezes no diretório training-data-analyst e veja se o conteúdo aparece.
   Nele você também encontra os arquivos de todos os laboratórios com notebooks do Jupyter deste curso.

Tarefa 4: treine e faça previsões em um modelo do AutoML

1. Na interface do notebook, navegue até training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > how_google_does_ml > labs e abra automl-tabular-classification.ipynb.

2. Na interface do notebook, clique em Editar > Limpar todas as saídas.

3. Leia com atenção as instruções do notebook e adicione o código necessário nas linhas marcadas com #TODO.

Dica: para executar a célula atual, clique nela e pressione SHIFT+ENTER. Veja outros comandos de células na IU do notebook em Executar.

• Você também vai encontrar dicas para realizar as tarefas. Destaque o texto para ler as dicas, que são exibidas em letras brancas.
• Se precisar de mais ajuda, navegue até training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > how_google_does_ml > solutionse abra automl-tabular-classification.ipynb para ver a solução completa.

Finalize o laboratório

Após terminar seu laboratório, clique em End Lab. O Qwiklabs removerá os recursos usados e limpará a conta para você.

Você poderá avaliar sua experiência neste laboratório. Basta selecionar o número de estrelas, digitar um comentário e clicar em Submit.

O número de estrelas indica o seguinte:

• 1 estrela = muito insatisfeito
• 2 estrelas = insatisfeito
• 3 estrelas = neutro
• 4 estrelas = satisfeito
• 5 estrelas = muito satisfeito

Feche a caixa de diálogo se não quiser enviar feedback.

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